JP5864958B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよびコンピュータ記録媒体 - Google Patents
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Description
前記複数フレームの動画像の中で、現フレームより前のフレーム画像をリカ―シブフィルタ処理するフィルタ手段と、
前記現フレームの画像と前記フィルタ手段で得られた画像との差分画像におけるノイズの統計量に基づいて現フレームの重み付け係数を得る係数取得手段と、
前記係数取得手段で得られた前記複数フレームに対応する重み付け係数に基づき前記複数フレームの動画像を加算する加算手段と、
を有することを徴とする。
前記複数フレームの動画像の中で、現フレームより前のフレーム画像をリカ―シブフィルタ処理するフィルタ工程と、
前記現フレームの画像と前記フィルタ工程で得られた画像との差分画像におけるノイズの統計量に基づいて現フレームの重み付け係数を得る係数取得工程と、
前記係数取得手段で得られた前記複数フレームに対応する重み付け係数に基づき前記複数フレームの動画像を加算する加算工程と、
を有することを徴とする。
本発明は、例えば図1に示すようなX線動画撮影装置100に適用される。図1に示すように、X線動画撮影装置100は、撮影された動画像をモニタ上に出力する際の効果的な画像処理を行う機能を有するX線の動画撮影装置である。X線動画撮影装置100は、X線発生部101、X線検出器104、データ収集部105、前処理部106、CPU108、メインメモリ109、操作部110、表示部111、画像処理部112を備えており、これらはCPUバス107を介して互いにデータ授受が可能に接続されている。
この評価値で定められる重み係数を、複数のフレームのそれぞれに対応して取得する図示しない係数取得部1161と、を有する。そして、現フレームよりも以前に処理した画像データを図示しないメモリ1162から取得し、現フレームの画像データを係数取得部1161で取得した重み係数で加算しメモリ1162に格納する加算部117を備えている。また、これらの各構成部は、CPUバスに接続されている。
ここで、Frt−1が現フレームFtよりも前のフレーム画像、すなわち1〜t−1枚目のフレームを時間方向に重み付け加算したデータとなる。なお、本実施の形態では上記式のような再帰型フィルタを用いたがこれに限定されるものではなく、異なる再帰型フィルタを用いてもよい、また非再帰型フィルタを用いても良い。
従って、実際には現フレームFtの画素値Vに応じて分散σD 2を推定する必要がある。そこで、本実施の形態では、対象画素(x,y)の画素値Ft(x,y)または、対象画素(x,y)を中心とした任意のn×n画素の平均画素値をV として分散σD 2(V)をすべての画素で推定する。
ここで、上記式で統合した検定統計量Fは、独立に求めた2つの有意確率PTおよびPχを統合したものであり、これは自由度4のχ2分布に従う。また、求めた検定統計量Fは、2つの有意確率PTおよびPχが小さくなるほど大きな値をとる。よって、下記式のように、片側検定(上側)に対する有意確率をPとして算出する。
以上により、対象画素(x,y)に対する有意確率Pを算出することができる。ここで、同様の処理をすべての画素に対して実行する。なお、上記式で求めた有意確率Pは、「標本集合Ωがノイズの確率分布N{0, σD 2(V)}に従う」、すなわち「標本集合Ωには被検者の動きによる信号変化がない」という帰無仮説が成り立つ可能性を確率的に求めたものであり、例えばP=0.01であれば、帰無仮説は1%の確率で正しいことになる。言い換えれば、帰無仮説は99%の確率で誤りであり、「標本集合Ωには被検者の動きによる信号変化が有る」という対立仮説が成り立つ可能性が非常に高いことを表している。
ここで、Frt−1は時間方向の重み付け加算がなされた前フレームであり、加算部117で生成したものである。また、bは空間方向の重み付け加算の寄与率を表し、フィードバック係数amが小さいほど大きくなるように設定する。すなわち、残像が発生する可能性がある画素に対しては、時間方向の寄与を小さくする代わりに、空間方向の寄与を大きくし空間フィルタ処理の処理効果を上げ、十分なノイズ低減効果を得るものである。
ただし、aはユーザが操作部110を介して設定したフィードバック係数である。
従って、Roに基準値Rを代入し、Rsについて解けば空間方向の重み付け加算が担うノイズ減衰率が求まる。よって、空間方向の重み付け加算によるノイズ減衰率がRSとなるような寄与率bを設定する。なお、この条件を満たす厳密解を求めるのは困難である。そこで、空間方向に重み付け加算した現フレームFstに重畳するノイズが無視可能なレベルと仮定し、下記式にて求まる近似値を寄与率bとして設定する。
ここで、上記式で設定される基準値Rは、1〜t枚目のフレームをリカーシブフィルタによって処理した場合のノイズ減衰率そのものである。従って、このように設定した基準値Rを用いることで、すべての画素においてフィードバック係数aを用いたリカーシブフィルタと略同等のノイズ低減効果が得られるものである。
本発明は、X線動画撮影装置100において、画像処理部112の動作を実施例1とは異なる図3のフローチャートに従った動作とする。なお、図3に示すフローチャートにおいて、図2に示したフローチャートと同様に処理実行するステップは同じ符号を付し、ここでは、上述した実施例1とは異なる構成についてのみ具体的に説明する。
本発明は、例えば図4に示すようなX線動画撮影装置400に適用される。このX線動画撮影装置400は、X線動画撮影装置100に対し、分解部401、再構成部402を備える構成としている。また、本発明は画像処理部112の処理手順を実施例1とは異なる図5に示したフローチャートに従った動作とする。
ここで、実施例1と上記式の違いはCであり、これは空間的に相関のあるノイズを持つガウシアン画像Gt,iから求めた検定統計量Tを自由度2n−1のT分布に従わせるための補正係数である。具体的には、空間的なノイズの相関を考慮して下記式にて算出する。
以上により求めた母平均μに対する検定統計量Tと、実施例1と同様に求めた母分散σ2に対する検定統計量χ2を統合することで、レベルMを除くすべての画素に対する有意確率Piを求める。なお、このように算出した有意確率Piは、画像を複数の周波数帯域に分解し、各々の周波数帯域における動きを確率的に求めたものである。そのため、周波数毎に異なる変化を伴うような非剛体運動においても精度良く動きを判定できるものである。
本発明は、X線動画撮影装置400において、画像処理部112の動作を実施例3とは異なる図6のフローチャートに従った動作とする。なお、実施例4は実施例3に対して実施例2と同じ構成を加えたものである。従って、図6に示すフローチャートにおいて、図3または図5と同様に処理実行するステップは同じ符号を付し、ここでは、上述した実施例2または実施例3と異なる構成についてのみ具体的に説明する。
113 フィルタ部
114 ノイズ取得部
115 統計量取得部
116 検定部
117 加算部
180 空間フィルタ部
401 分解部
402 再構成部
Claims (15)
- 動画像を時系列に重み付け加算する画像処理装置であって、
前記動画像のフレームを複数の異なる周波数帯域の画像に分解する分解手段と、
前記動画像における現フレームの周波数帯域の画像と、前記現フレームより前である前フレームの周波数帯域の画像をリカ―シブフィルタ処理するフィルタ手段と、
前記現フレームの複数の異なる周波数帯域における画像と前記前フレームの複数の異なる周波数帯域における画像との差分画像におけるノイズの統計量に基づいて前記リカーシブフィルタ処理の重み係数をそれぞれ異なる周波数帯域で取得する係数取得手段とを備え、
前記フィルタ手段は、前記係数取得手段で得られた重み係数に基づき、前記現フレームの周波数帯域の画像と前記前フレームの周波数帯域の画像を加算する加算手段を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記係数取得手段は、予め得られたノイズの分布に従うかを示す評価値に基づいて前記重み係数を得ることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズの統計量が予め得られたノイズの確率分布に従うか否かを表す有意確率を求める検定手段を更に備え、
前記加算手段は、前記有意確率に基づいて前記重み係数を得ることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 複数の異なる周波数帯域の画像を再構成する再構成手段を更に備え、
前記再構成手段は、前記加算手段で加算した画像に基づいて再構成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記差分画像におけるノイズの統計量を取得する統計量取得手段を更に備え、
前記検定手段は、前記ノイズの統計量が予め取得された確率分布に従うか否かを示す有意確率を求めることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズの統計量は、ノイズの平均値、標準偏差、分散の少なくとも何れか1つであることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記検定手段は、前記現フレームの画像における各画素を中心とした所定の範囲の画素を含む標本集合から有意確率を算出することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記有意確率は、前記標本集合の母平均が前記ノイズの統計量に基づいた確率分布に従うか否かを表すものであることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記有意確率は、前記標本集合の母分散が前記ノイズの統計量に基づいた確率分布に従う否かを表すものであることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記有意確率は、前記標本集合の母平均および母分散が前記ノイズの統計量に基づいた確率分布に従うか否かを表すものであることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記現フレームの画像データを空間方向に空間フィルタ処理する空間フィルタ手段を更に備え、
前記加算手段は前記空間フィルタ処理後の画像データを加算することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記空間フィルタ手段の前記空間フィルタ処理の処理効果を予め得られたノイズの分布に従うかを示す評価値に応じて変更することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
- 動画像を時系列に重み付け加算する画像処理方法であって、
前記動画像のフレームを複数の異なる周波数帯域の画像に分解する工程と、
前記動画像における現フレームの周波数帯域の画像と、前記現フレームより前である前フレームの周波数帯域の画像をリカ―シブフィルタ処理するフィルタ工程と、
前記現フレームの複数の異なる周波数帯域における画像と前記前フレームの複数の異なる周波数帯域における画像との差分画像におけるノイズの統計量に基づいて前記リカーシブフィルタ処理の重み係数をそれぞれ異なる周波数帯域で取得する係数取得工程と、
前記重み係数に基づき、前記現フレームの周波数帯域の画像と前記前フレームの周波数帯域の画像を加算する加算工程と、
を有することを徴とする画像処理方法。 - 請求項13に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項13に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
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